쵸코쿠키의 연습장

AI 혁명은 AI 윤리학자 및 엔터테인먼트 AI 도구 개발자를 포함하여 기술 산업에서 새로운 직업 기회를 창출합니다. 인공지능 기술이 계속 발전함에 따라, 그것은 한 때 들어본 적이 없는 광범위한 일자리를 창출하고 있습니다. 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 AI 연구원과 같은 전통적인 AI 역할은 널리 인정받고 있지만, 기술 산업의 변화를 주도하는 데 똑같이 중요한 몇 가지 덜 알려진 경력이 있습니다. 이 기사에서, 우리는 AI 혁명의 숨겨진 21개의 경력을 탐구할 것입니다. AI 기술이 다양한 산업에 널리 퍼지면서 AI 혁명에서 이러한 숨겨진 경력이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI의 인간적 영향을 이해하는 AI 심리학자부터 AI 시스템이 업무를 수행하는 데 필요한 정보를 보유하도록 보장하는 ..

이러한 기술은 피싱 전자 메일을 실시간으로 식별하여 조직이 사이버 공격으로부터 자신을 보호할 수 있도록 합니다. AI는 기업의 모든 보안 문제를 해결하는 솔루션으로 가장 빠르게 움직이는 기술입니다. 데이터 관리 시스템을 위한 개인 정보 계층을 구축하는 것에서부터 이메일과 같은 인바운드 메시지의 부정 행위를 탐지하기 위해 자연어 처리를 사용하는 것에 이르기까지, 생성할 수 있는 공백이 매우 많습니다. 그러나 여러 비즈니스 리더들과 대화를 나누면서 대부분이 사소한 문제, 즉 이메일을 통한 피싱 사기의 심각성을 무시한다는 사실을 알게 되었습니다. 이메일이 기업 커뮤니케이션의 주요 수단이기 때문에 전 세계 수백만 명의 직원이 스팸을 유인하고 중요한 정보를 노출할 위험이 있습니다. 실제로 Proofpoint의 조..

Java Collection Framework를 효과적으로 사용하고 루프, 제네릭, 원시 유형 방지에 향상된 기능을 활용하는 것과 같은 요소를 고려합니다. Java 컬렉션 프레임워크는 관련 개체 컬렉션을 관리하고 저장하기 위해 목록, 집합, 대기열 및 맵과 같은 다양한 클래스와 인터페이스를 제공합니다. 이 블로그에서는 효과적인 Java 수집 프레임워크인 모범 사례 및 팁에 대해 살펴봅니다. Collection 프레임워크 Java 수집 프레임워크는 Java 프로그래밍의 핵심 요소입니다. Java 컬렉션 프레임워크를 효과적으로 사용하려면 향상된 루프 활용, 제네릭, 원시 유형 방지 및 올바른 컬렉션 선택과 같은 요소를 고려하십시오. 작업에 적합한 컬렉션 선택 각 컬렉션 클래스는 고유한 품질 집합을 가지며 특..

AI는 테스트 및 버그 수정과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 개발자가 보다 창의적이고 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 인공지능(AI)은 소프트웨어 개발 환경을 빠르게 변화시켜 개발자들이 코드를 작성하고 버그를 찾고 최신 동향을 파악하는 것을 더 쉽게 만듭니다. AI, 소프트웨어 개발 요구사항 수렴 AI 기반 테스트 자동화 도구는 사용자 피드백과 데이터를 분석하여 사용자의 요구를 식별합니다. 이를 통해 개발자는 사용자의 요구를 충족하는 소프트웨어를 구축할 수 있습니다. 요구사항 수집 도구의 예로는 UserZoom, Hotjar 및 UserTesting이 있습니다. 개발자들이 코드를 생성할 수 있도록 도와주는 AI, 시간을 절약하고 정확도를 향상시킵니다 AI 기반 코드 완성 도구는 개발자가 코드..

AI는 악성 프로그램을 탐지하고, 사이버 위협을 식별 및 대응하며, 중요한 데이터를 보호하고, 중요한 인프라의 보안을 개선합니다. AI는 이미 여러 가지 방법으로 가장 일반적인 유형의 사이버 공격을 방지하고 있습니다. 다음은 네 가지 예입니다: 악성코드 탐지: AI가 코드나 행동을 분석해 악성코드를 탐지합니다. 예를 들어, AI를 사용하여 알려진 멀웨어 서명을 식별하거나 멀웨어를 나타내는 비정상적인 동작을 탐지할 수 있습니다. 피싱 탐지: AI는 피싱 메일의 내용이나 보낸 사람의 이메일 주소를 분석하여 피싱 메일을 탐지합니다. 예를 들어, AI는 피싱 전자 메일에서 일반적으로 사용되는 키워드나 구문을 식별하거나 합법적인 출처가 아닌 전자 메일 주소를 식별할 수 있습니다. 디도스 예방: AI는 악성 트래픽..

Model Ops는 사용 중인 모델을 관리하고 실행하기 위한 절차 및 장비 모음입니다. ML 팀은 DevOps 팀과 함께 각 모델을 프로덕션에 배치합니다. 다양한 새로운 애플리케이션, 클라우드 서비스 및 기타 기술의 신속한 구현으로 인해 IT 환경이 사람이 처리하기에는 너무 복잡해져 수익에 부정적인 영향을 미칩니다. 기업들이 인공지능에 막대한 투자를 했음에도 불구하고 경쟁이 치열한 시장에서 디지털 전환을 추구하기는 어렵습니다. 모든 조직 모델을 간소화할 수는 없으므로 모델에서 귀중한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내리는 것이 어렵습니다. 개발 영역에서 CI/CD 파이프라인, 구축 영역에 이르기까지 사용 가능한 모든 모델을 확장하는 것은 기존의 고립된 환경에서 DevOps 팀에게 어려운..

이전 버전의 자카르타 EE 또는 Java EE에서 자카르타 EE 10으로 업그레이드하는 것은 다소 까다로울 수 있으며 세부 사항에 대한 추가적인 주의가 필요할 수 있습니다. 발생할 수 있는 주요 사항 중 하나는 기존 코드와 라이브러리가 호환되는지 확인하는 것입니다. 일부 라이브러리는 여전히 javax 패키지를 사용하고 있을 수 있으며, 이로 인해 Eclipse GlassFish 7과 같은 자카르타 EE 서버에서 응용 프로그램을 실행할 때 충돌이 발생할 수 있습니다. 또한 자카르타 EE 10에서 제거된 일부 사용되지 않는 API에 문제가 발생할 수 있습니다. OmniFish GitHub 저장소에 만든 자동화 도구와 사용 방법에 대한 예제가 있습니다. 과제 유형 자카르타 EE 10 또는 GlassFish 7..

탁월한 사용자 경험을 제공하는 효율적이고 안정적인 웹 응용프로그램을 개발하려면 다음과 같은 Angular 모범 사례가 필수적입니다. JavaScript를 사용하는 Google이 만든 Angular 프레임워크는 웹 애플리케이션을 개발하는 데 매우 인기가 있습니다. 앵귤러JS 프레임워크는 완전히 다시 작성되었으며 Angular는 특히 동적 프로그래밍 구조를 만들기 위한 것입니다. Angular를 통해 개발자는 강력한 기능과 포괄적인 에코시스템을 통해 깨끗하고 유지보수가 가능한 고성능 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 모듈, 구성 요소, 메타데이터, 템플릿, 데이터 바인딩, 서비스, 지침 및 종속성 주입은 Angular의 기본 구성 요소입니다. 기술 환경의 변화에 따라 최신 Angular 개발 모범 사례를 따..

합성 데이터는 개발자와 데이터 과학자에게 AI/ML 모델을 교육하기에 충분하고 깨끗한 데이터를 제공하는 큰 과제를 해결할 수 있습니다. 합성 데이터는 인공적으로 만들어진 데이터입니다. 그것은 종종 기계 학습 및 인공 지능(AI) 애플리케이션에서 사용되며, 여기서 기존 데이터 세트를 증강하거나 새로운 데이터 세트를 모두 만드는 데 사용될 수 있습니다. 합성 데이터에는 크게 두 가지 유형이 있습니다: 데이터 확대: 여기에는 데이터 세트의 기존 데이터 포인트와 유사한 새 데이터 포인트를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이것은 데이터 세트의 균형을 맞추고 알고리듬의 정확도를 향상시키는 데 도움이 될 수 있기 때문에 클래스 불균형에 민감한 기계 학습 알고리듬에 도움이 될 수 있습니다. 데이터 생성: 여기에는 기존 데..

인공지능은 데이터 변환 도구를 혁신하여 효율성, 정확성 및 실시간 처리를 개선하고 있습니다. 효율적인 데이터 변환은 원활한 통합, 향상된 생산성 및 향상된 의사 결정을 추구하는 기업에 매우 중요합니다. 인공지능(AI) 기술의 발전으로 데이터 변환 도구는 데이터를 처리, 추출 및 변환하는 방식에 혁신을 약속하는 변화를 경험하고 있습니다. 이 블로그에서는 AI가 이러한 도구를 어떻게 보완하고 비즈니스에 미칠 수 있는 중요한 영향에 대해 알아봅니다. 데이터 변환 도구 데이터 변환 도구는 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환하여 시스템 간의 호환성과 원활한 통합을 보장하도록 설계된 소프트웨어 솔루션입니다. 데이터 변환은 데이터 마이그레이션 및 시스템 통합과 같은 다양한 대규모 프로젝트에서 중요한 역할을 하기..

대형 언어 모델이 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 그러나, 그들의 개발은 또한 우리를 특정한 도전에 직면하게 합니다. GPT 모델만이 유일한 접근법은 아닙니다. 오늘날 사람들은 그 연관성에 대해 거의 의문을 제기하지 않습니다. 큰 모델은 더 나은 모델을 의미합니다. Open AI가 GPT를 새로 출시할 때마다 전통 미디어와 소셜 미디어 모두에 엄청난 관심을 불러일으킵니다. 하지만 일상 업무를 도와줄 더 강력한 언어 모델(기초 모델)이 필요합니다. 컴퓨터 과학. 그는 ChatGPT가 종종 엄청난 시간과 자원의 낭비일 수 있는 이유를 설명합니다. 그리고 동일한 결과를 가져올 수 있는 NLP 모델을 구축하기 위한 대안적인 접근법에 대해 이야기합니다. ChatGPT의 특별한 점 ChatGPT는 자연스러운 인간 ..

ChatGPT는 디지털 환경을 파괴하고 있으며 프로그래밍도 예외가 아닙니다. 그것이 어떻게 프로그래머들을 돕고 코딩의 미래를 형성할 수 있는 잠재력을 갖습니다. 코딩은 디지털 시대의 기본 기둥입니다. 이것은 놀라운 일을 할 수 있게 해준 하드웨어와 소프트웨어의 발전을 최대한 활용하기 위해 필요한 기술입니다. 인공지능(AI)은 현대 소프트웨어 개발에 필수적인 요소가 되었습니다. 게다가, 그것은 산업에 혁명을 일으킬 것을 약속합니다. 결과적으로 코드화 방식이 변화하고 있습니다. 자연어 처리(NLP)와 사전 훈련된 생성 트랜스포머(GPT)의 등장으로 프로그래머는 스마트 프로그램을 더 빠르게 만듭니다. 채팅 GPT와 코딩 환경에 미치는 영향 및 GPT의 잠재적 응용 프로그램에 대해 배울 것입니다. 차세대 프로그..

TensorFlow에서 학습 속도를 변경하기 위해 사용 중인 최적화 알고리즘에 따라 다양한 기법을 활용할 수 있습니다. 인공지능과 기계 학습을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리를 텐서플로라고 합니다. 많은 작업에 적용할 수 있지만, 심층 신경망 훈련과 추론은 특별한 주의를 기울입니다. 그 회사의 인공지능 연구 부서인 구글 브레인은 텐서플로우를 만들었습니다. 2015년에 처음 출시된 이후, 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리 중 하나로 성장했습니다. Python, C++ 및 Java는 TensorFlow가 액세스할 수 있는 몇 가지 프로그래밍 언어에 불과합니다. 또한 Linux, macOS, Windows, Android 및 iOS를 포함한 여러 운영 체제에서 작동합니다. 효과적인 ..

이미지 인식, 자연어 처리 및 추천 시스템을 위한 강력한 데이터 구조를 통해 기계 학습 잠재력을 극대화합니다. 머신 러닝 알고리듬이 대규모 데이터 세트를 분석하고 조작하려면 효과적인 데이터 구조가 필수적입니다. 프로그래머와 데이터 과학자는 이러한 데이터 구조를 이해함으로써 성능을 향상시키고 프로그램을 최적화할 수 있습니다. 기계 학습에 사용되는 가장 일반적인 데이터 구조에 대해 알아봅니다. 머신러닝의 데이터 구조와 알고리즘 데이터 구조는 컴퓨터의 메모리에 데이터를 구성하고 저장하는 것을 말합니다. 기계 학습 프로세스는 공통 데이터 구조를 사용하여 각 단계에서 데이터를 효율적으로 저장하고 수정합니다. 기계 학습의 맥락에서 알고리즘은 모델을 훈련하고, 예측을 하고, 데이터를 분석하는 데 사용되는 수치 또는 ..

ChatGPT는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 광범위한 자연어 쿼리에 대한 인간과 같은 응답을 생성하는 OpenAI에 의해 개발된 고급 언어 모델입니다. 뉴스 기사, 책, 웹 페이지를 포함한 많은 양의 텍스트 데이터를 이해하고 처리할 수 있습니다. 모델은 이 데이터를 통해 다양한 질문과 요청에 대한 응답을 생성할 수 있습니다. ChatGPT의 주요 용도 중 하나는 자연어 처리(NLP) 분야입니다. NLP는 인간의 언어를 이해하고 처리하기 위한 컴퓨터 알고리즘의 사용을 포함합니다. ChatGPT는 오늘날 사용 가능한 가장 진보된 NLP 모델 중 하나이며 복잡한 언어 패턴을 이해하고 광범위한 쿼리에 대해 매우 정확한 응답을 생성할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. ChatGPT의 주요 이점 중 하나는 대용량 ..

생성 AI가 콘텐츠 제작에 혁명을 일으키고 있지만, 인간의 창의성은 관객 연결에 필수적인 요소로 남을 것입니다. 생성적 인공지능의 개발은 기술 세계의 진정한 판도를 바꾸어 놓았습니다. 이전에는 인간의 노력을 통해서만 달성할 수 있었던 독창적인 콘텐츠를 만들고 생성할 수 있는 새롭고 흥미로운 가능성을 열어주었습니다. 인공지능의 힘을 활용하여 기존 데이터의 패턴을 분석함으로써 생성 AI는 이제 인간이 만든 것과 사실상 구별할 수 없는 원본 텍스트, 이미지 및 음악을 만들 수 있습니다. 이러한 획기적인 발전은 미디어, 광고 및 엔터테인먼트를 포함한 다양한 산업에 막대한 영향을 미칩니다. 생성 인공지능의 통합으로 상당한 이익을 얻을 수 있는 산업 중 하나는 미디어 분야입니다. 대중에게 계속 정보를 제공하기 위해..

RL의 중요한 발전은 딥 러닝의 힘과 Q-러닝의 전략적 의사 결정 능력을 결합한 딥 Q-러닝 네트워크(DQN)의 등장입니다. 인공지능(AI)과 기계 학습(ML)은 의료 및 금융에서 에너지 및 운송에 이르기까지 광범위한 산업에 심대한 영향을 미쳤습니다. 다양한 AI 기술 중에서 에이전트가 환경과 상호 작용하여 의사 결정을 배우는 기계 학습의 일종인 강화 학습(RL)은 복잡하고 순차적인 의사 결정 문제를 해결하는 강력한 도구로 부상했습니다. RL의 중요한 발전은 딥 러닝의 힘과 Q-러닝의 전략적 의사 결정 능력을 결합한 딥 Q-러닝 네트워크(DQN)의 등장입니다. DQN은 체스, 바둑, 포커와 같은 게임을 마스터하는 것을 포함하여 다양한 작업에서 놀라운 성공을 거두었는데, 여기서 그들은 인간 세계 챔피언을 ..

AI와 머신러닝이 AI와 머신러닝 전문가가 되기 위한 9가지 필수 프로그래밍 언어와 도구를 다룹니다. 인공지능(AI)과 기계 학습은 프로그래밍 언어와 도구에 대한 탄탄한 기반이 필요한 빠르게 성장하는 분야입니다. AI 또는 머신러닝 전문가로서 이러한 분야에서 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어, 라이브러리 및 프레임워크를 잘 이해하는 것이 필수적입니다. 이 기사에서는 AI 및 기계 학습 전문가가 되기 위해 필요한 필수 프로그래밍 언어와 도구에 대해 설명합니다. 파이썬 파이썬은 단순성, 가독성 및 광범위한 라이브러리 때문에 AI 및 기계 학습에 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. Python은 배우기 쉽고 사용하기 쉬운 고급 통역 언어로 초보자에게 이상적인 선택입니다. 데이터 처리, 데이터 시..

프롬프트 엔지니어링은 GPT-4 또는 Google AI Bard와 같은 AI 모델에 대한 효과적인 입력 프롬프트를 만들어 정확하고 상황 인식 결과를 가능하게 하는 기술입니다. 인공지능은 특히 자연어 처리 분야에서 최근 몇 년 동안 큰 발전을 이루었습니다. OpenAI의 GPT-3와 같은 대규모 언어 모델은 인간과 같은 텍스트를 이해하고 생성하는 전례 없는 능력을 보여주었습니다. 인공지능의 새로운 분야인 프롬프트 엔지니어링은 효과적인 입력 프롬프트를 만들어 이러한 모델의 잠재력을 활용하는 것을 목표로 합니다. 이 글에서는 신속한 엔지니어링의 세계를 소개하고, 그 중요성을 설명하며, 시작에 대한 실용적인 팁을 제공하겠습니다. Prompt Engineering 프롬프트 엔지니어링은 GPT-3과 같은 AI 모델..

워크플로우 프로세스를 포함하는 Angular 타임시트 응용 프로그램을 개발하기 위한 상태 전환 기술에 대해 설명합니다. Angular는 워크플로우 프로세스 관리와 같은 복잡한 UI 애플리케이션을 개발할 수 있는 훌륭한 플랫폼을 제공합니다. 이 기사에서는 워크플로우 프로세스를 포함하는 Angular 타임시트 응용 프로그램을 개발하기 위한 상태 전환 기술에 대해 설명합니다. 타임시트 제출 및 승인 워크플로우 프로세스는 이 기법을 설명하기 위한 예로 간주됩니다. 다음과 같은 경로 구성에서 시작하여 Angular 타임시트 애플리케이션을 신속하게 개발할 수 있습니다: const appRoutes: Routes = [ { path: 'timesheet', component: TimesheetComponent }, ..